Diffusers documentation
FluxTransformer2DModel
FluxTransformer2DModel
Fluxからの画像類似データ向けのTransformerモデル。
FluxTransformer2DModel
クラス diffusers.FluxTransformer2DModel
< source >( patch_size: int = 1in_channels: int = 64out_channels: int | None = Nonenum_layers: int = 19num_single_layers: int = 38attention_head_dim: int = 128num_attention_heads: int = 24joint_attention_dim: int = 4096pooled_projection_dim: int = 768guidance_embeds: bool = Falseaxes_dims_rope: tuple = (16, 56, 56) )
パラメータ
- patch_size (
int、デフォルトは1) — 入力データを小さなパッチに変換するためのパッチサイズ。 - in_channels (
int、デフォルトは64) — 入力におけるチャネル数。 - out_channels (
int, 省略可、デフォルトはNone) — 出力のチャネル数です。指定しない場合、デフォルトでin_channelsになります。 - num_layers (
int、デフォルトは19) — 使用するデュアルストリームDiTブロックの層数です。 - num_single_layers (
int、デフォルトは38) — 使用する単一ストリームDiTブロックの層数です。 - attention_head_dim (
int, デフォルトは128) — 各アテンションヘッドに使用する次元数です。 - num_attention_heads (
int、デフォルトは24) — 使用するアテンションヘッドの数です。 - joint_attention_dim (
int、デフォルトは4096) —encoder_hidden_statesの埋め込み/チャネル次元として使用する、ジョイントアテンションの次元数です。 - pooled_projection_dim (
int, デフォルトは768) — プーリング投影に使用する次元数。 - guidance_embeds (
bool、デフォルトはFalse) — モデルのガイダンス蒸留版に対してガイダンス埋め込みを使用するかどうかを指定します。 - axes_dims_rope (
tuple[int]、デフォルトは(16, 56, 56)) — 回転位置埋め込みに使用する次元です。
Flux で導入された Transformer モデル。
参照: https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-labs/
forward
< source >( hidden_states: Tensorencoder_hidden_states: Tensor = Nonepooled_projections: Tensor = Nonetimestep: LongTensor = Noneimg_ids: Tensor = Nonetxt_ids: Tensor = Noneguidance: Tensor = Nonejoint_attention_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = Nonecontrolnet_block_samples = Nonecontrolnet_single_block_samples = Nonereturn_dict: bool = Truecontrolnet_blocks_repeat: bool = False )
パラメータ
- hidden_states (
torch.Tensor、形状(batch_size, image_sequence_length, in_channels)) — 入力となるhidden_states。 - encoder_hidden_states (
torch.Tensor、形状(batch_size, text_sequence_length, joint_attention_dim)) — 使用する条件埋め込み（プロンプトなどの入力条件から計算される埋め込み）。 - pooled_projections（
torch.Tensor、形状(batch_size, projection_dim)）— 入力条件の埋め込みから投影された埋め込み。 - timestep (
torch.LongTensor) — デノイジングステップを示すために使用されます。 - img_ids (
torch.Tensor) — 回転位置埋め込みを計算するために使用される画像の位置 ID。 - txt_ids (
torch.Tensor) — 回転位置埋め込みを計算するために使用されるテキストの位置 ID。 - guidance (
torch.Tensor、任意) — モデルのガイダンス蒸留版で使用するガイダンススケール埋め込み。 - controlnet_block_samples (
listoftorch.Tensor, 任意) — 指定された場合、transformer ブロックの残差に追加されるテンソルのリストです。 - controlnet_single_block_samples (
listoftorch.Tensor, 任意) — 指定された場合、単一の Transformer ブロックの残差に追加されるテンソルのリストです。 - controlnet_blocks_repeat (
bool、任意、デフォルトはFalse) — controlnet ブロックのサンプルをすべての transformer ブロックにわたって繰り返すかどうかを指定します。 - joint_attention_kwargs (
dict、省略可) — 指定された場合、diffusers.models.attention_processor で定義されているself.processor配下のAttentionProcessorに渡される kwargs の辞書です。 - return_dict (
bool、任意、デフォルトはTrue) — プレーンなタプルではなく~models.transformer_2d.Transformer2DModelOutputを返すかどうか。
FluxTransformer2DModelのforwardメソッド。